Python的time模块提供了大量的处理时间的函数和类,其中之一是clock()方法。clock()方法用于测量程序运行时间,返回的是程序运行的CPU时间,以秒为单位。
clock()方法的使用方法如下:
```python
import time
start_time = time.clock()
# 程序运行代码
end_time = time.clock()
print("程序运行时间为:%f 秒" % (end_time - start_time))
```
上述代码首先使用time模块导入clock()方法,然后在程序开始时调用clock()方法获取起始时间,程序运行结束后再一次调用clock()方法获取终止时间,通过两者的差值即可得出程序运行的时间。
需要注意的是,在Unix平台上,clock()方法返回的结果单位是秒,而在Windows平台上,clock()方法返回的结果单位是秒的分数部分,因此需要将clock()返回的结果除以CLOCKS_PER_SEC得到真实的时间。
下面我们来看几个使用clock()方法的案例:
### 示例一:计算10000个数的和
```python
import time
start_time = time.clock()
s = 0
for i in range(10000):
s += i
end_time = time.clock()
print("程序运行时间为:%f 秒" % (end_time - start_time))
print("10000个数的和为:%d" % s)
```
输出:
```
程序运行时间为:0.000236 秒
10000个数的和为:49995000
```
### 示例二:计算10的1000次方
```python
import time
start_time = time.clock()
n = 10 ** 1000
end_time = time.clock()
print("程序运行时间为:%f 秒" % (end_time - start_time))
print("10的1000次方为:%d" % n)
```
输出:
```
程序运行时间为:0.000000 秒
10的1000次方为:...(省略)
```
可以看到,这个程序非常快,仅需运行2毫秒左右就可以计算10的1000次方。
### 示例三:计算斐波那契数列
```python
import time
start_time = time.clock()
def fibonacci(n):
if n == 0 or n == 1:
return n
else:
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
print("斐波那契数列的前10个数为:")
for i in range(10):
print(fibonacci(i), end=" ")
print()
end_time = time.clock()
print("程序运行时间为:%f 秒" % (end_time - start_time))
```
输出:
```
斐波那契数列的前10个数为:
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34
程序运行时间为:0.034042 秒
```
可以看到,斐波那契数列的计算比前面两个例子慢得多,需要运行34毫秒左右才能计算出前10个数。
最后需要注意,clock()方法在Python 3.3及以上版本已经被废弃,取而代之的是process_time()方法和perf_counter()方法。process_time()方法用于测量程序的CPU时间,但不包括睡眠时间,而perf_counter()方法用于测量程序的运行时间,包括睡眠时间。因此,在Python 3.3及以上版本中,正确的做法是使用process_time()方法和perf_counter()方法来测量程序的时间。
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